ИИ смоделировал, каким было бы заседание ФРС, если бы на него оказывали политическое давление

Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона создали первую в истории модель заседания комитета Федерального резерва с использованием ИИ-агентов. Проект под названием «FOMC in silico» воспроизводит работу Федерального комитета по открытым рынкам с цифровыми копиями реальных членов совета.

Двойной подход к моделированию

Как сообщает Forbes, исследователи использовали двухтрековую систему моделирования. В первом треке применялась байесовская статистика и теория игр, во втором — языковые модели для естественного диалога между агентами.

Авторы проекта София Казинник и Тара Синклер объясняют в исследовательской работе: «Ни один существующий подход не позволяет наблюдать рациональные и поведенческие правила принятия решений на одном наборе информации. Мы заполняем этот пробел с помощью структуры, которая интегрирует LLM-симуляцию встречи FOMC с моделью голосования на основе теории игр».

Создание цифровых личностей

Для создания реалистичных агентов исследователи собрали обширные данные по каждому члену комитета:

• Исторические позиции по политическим вопросам
• Биографические данные
• Последние выступления и заявления
• Региональные экономические условия
• Текущий макроэкономический контекст

Каждый агент генерировал начальные рекомендации по ставкам, включая предпочтительный уровень политической ставки, показатель уверенности и краткое обоснование.

Имитация политического давления на Джерома Пауэлла показала, что члены комитета начинают менять позиции в ожидании смены руководства — даже до того, как это происходит. Это создает новый канал распространения политического давления: агенты перестраиваются заранее, смещая общую позицию комитета.

Ключевые находки исследования

Главный вывод симуляции: при политическом давлении консенсус в комитете разрушается, а члены начинают занимать более разнообразные позиции. Модель демонстрирует, как публичная критика председателя ФРС приводит к «голубиному» смещению позиций и снижению веса его предложений.

Исследователи использовали метод Монте-Карло для моделирования сценариев политического давления, имитируя публичные атаки на Пауэлла. Результаты показывают, что члены комитета с высокой вероятностью переназначения особенно чувствительны к карьерным соображениям.

Будущее имитационного моделирования

Эта технология открывает путь к моделированию самых разных групповых процессов — от корпоративных советов директоров до политических комитетов. Точность прогнозирования коллективных решений может кардинально изменить подход к анализу финансовой политики.

Однако стоит помнить, что любая модель — лишь упрощенное отражение реальности. Даже самые продвинутые ИИ-агенты не могут полностью охватить всю сложность человеческого принятия решений в условиях неопределенности.